抖音店鋪每天接待量差不多，為什么客服還是接待不過來？商家應該如何排班，客服的工作量才更合理？ 別急，抖音飛鴿新增小時級報表數據，助您了解店鋪每小時的流量分布，高效排班，客服工作量更合理！
一、功能說明
飛鴿【數據】-【店鋪數據】-【歷史數據】模塊新增「每小時」篩選項，點擊后，可以查看自2022年10月1日起的歷史某一天，每小時店鋪的咨詢量、人工接待人數、人工接待會話量等數據情況，幫助主管進行高效排班。
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如左下圖所示，選定某個日期后，會展示該天24小時中，每小時的店鋪咨詢量、人工接待會話量等指標的趨勢變化；將鼠標放在曲線上，會展示某個具體的時間點的指標情況。
下滑后（右下圖所示），有詳細的數據表單，展示每小時具體的指標情況，支持【設置表頭】和【導出報表】。
以左下圖為例，測試店鋪中，用戶咨詢量高峰出現在12點和21點，可以在這兩個時間段適當安排多一點的接待客服，避免客服接待壓力過載，影響三分鐘回復率等響應指標。
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二、常見問題：
Q1：從什么時候開始，可以看每小時的數據？
A1：飛鴿小時級報表數據回溯至2022年10月1日，即商家可以在功能上線后，查看自2022年10月1日起的每小時的數據。
Q2：每小時的數據，在哪里可以看到？
A2：飛鴿【數據】-【店鋪數據】-【歷史數據】模塊新增「每小時」篩選項，即可查看每小時的數據，注意，每小時的數據僅限店鋪維度的歷史數據，目前暫不支持客服維度，也不支持今日實時數據。
Q3：我可以根據每小時的數據，自己計算當日的匯總數據嗎？
A3：注意，不可將每小時數據進行簡單加總或者求平均后，視為當日全天加總或平均數據。如果想統計當日店鋪的數據，請以天為周期統計數據為準。
舉個例子：某店鋪全天只接待3小時，每小時接待的用戶名及所用首次響應時長如第二列所示。如果按小時簡單加總后，接待人數為（1+2+1）/3=4/3人，但全天的接待人數去重后，為用戶ABC 3人；首次響應時長同理，如果按小時簡單加總后，首次響應時長為（10+15+30）/3=55/3秒，但全天的首次響應時長為（10+20+10+30）/4=70/4秒。
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以上為本次甩手關于抖音飛鴿新增小時級報表數據的全部內容，希望對各位商家能有所幫助！
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